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哈尔滨工程大学学报 2010
利用支持向量机和高阶累量实现飞机类型识别DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2010.03.017 Keywords: 小波包 高阶累量 飞机识别 语言通信 BP神经网络 支持向量机 Abstract: 为了探讨短波语音通信的飞机类型识别问题,根据短波语音通信下的飞机舱内背景声信号的物理特性,利用小波包分解和高阶累量提取出目标声信号的特征向量,分别采用BP神经网络和支持向量机作为分类器进行飞机类型的识别分类.仿真实验结果表明,小波包分解及高阶累量与支持向量机的结合算法,能够抽取出有效的飞机舱内背景声信号特征,并且能以93%以上的识别率识别出5种类型飞机.
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